李 敏

安徽財經(jīng)大學經(jīng)濟學院，安徽蚌埠,233000

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安徽城鎮(zhèn)化進程中碳排放影響因素的實證分析

李 敏

安徽財經(jīng)大學經(jīng)濟學院，安徽蚌埠,233000

在分析簡單環(huán)境庫茲涅茨曲線理論與參考Stirpat模型的基礎上，利用安徽省2008-2014年地級市數(shù)據(jù)分析安徽省碳排放現(xiàn)狀，并建立面板固定效應模型，探究碳排放與城鎮(zhèn)化建設中主要相關因素之間的關系。結果表明，安徽省碳排放量不斷上升，其中城鎮(zhèn)化水平、人口數(shù)、經(jīng)濟增長、交通工具數(shù)對二氧化碳排放呈現(xiàn)穩(wěn)定的正向效應;能源強度對二氧化碳呈現(xiàn)明顯的負相關關系。降低安徽省碳排放刻不容緩，因此，在保證經(jīng)濟增長的前提下，利用城鎮(zhèn)化發(fā)展的契機，堅持低碳發(fā)展道路，采用調整產(chǎn)業(yè)結構，提高能源利用效率，建立碳排放交易制度，走好綠色發(fā)展道路等措施對安徽省降低碳排放十分重要。

碳排放；城鎮(zhèn)化水平；安徽省

1 相關研究與問題提出

在城鎮(zhèn)化發(fā)展過程中，研究碳排放、探究高能耗帶來的溫室氣體和高污染問題越來越引起國內(nèi)外學者的關注。國內(nèi)外不少學者試圖通過對碳排放量影響因素的研究，揭示碳排放量控制的途徑與機制。

Parikh和Shukla把發(fā)展中國家作為研究對象，深入分析了能源利用對城鎮(zhèn)化進程的影響[1]。Lantz和Feng采用多種指標對加拿大1970-2000年的碳排放進行實證分析，除發(fā)現(xiàn)人均GDP并不影響二氧化碳排放外，人口和技術都與碳排放有關，但二者影響的方式恰恰相反，分別與碳排放成倒“U”型和“U”型關系[2]。

隨著世界經(jīng)濟向低碳經(jīng)濟的轉型，中國經(jīng)濟、城鎮(zhèn)化快速發(fā)展與大量的能源消耗、二氧化碳排放不斷增加的矛盾逐漸突出，很多學者紛紛以中國為研究對象來研究二氧化碳排放的影響因素，為城鎮(zhèn)化建設中的低碳發(fā)展問題提供建議。

不同學者由于研究的側重點各異，得出的結論也存在差異。在城鎮(zhèn)化與二氧化碳排放的關系上，林伯強等認為城市化對碳排放有顯著影響[3]；楊曉軍等認為城鎮(zhèn)化對碳排放的影響在東中西部間呈現(xiàn)地區(qū)差異[4]；段新瑜等認為集約型的城鎮(zhèn)化道路可在一定程度上減少碳排放[5]。在經(jīng)濟增長與二氧化碳排放的關系上，薛勇等認為經(jīng)濟增長是二氧化碳增加的關鍵動因[6]，但也有學者如陸虹認為兩者并非簡單地呈現(xiàn)為倒“U”型關系[7]。

隨著國內(nèi)碳排放研究的逐漸增多，研究的方法也在不斷豐富。李志強、王寶山采用因素分解模型對二氧化碳排放變動影響因素進行分解，利用山西省1990-2008年的相關數(shù)據(jù)，得出經(jīng)濟增長因素在碳排放增長方面的影響迅速增強，而能源結構和能源效率的抑制作用則在連續(xù)減弱[8]。徐盈之等運用改進的Laspeyser分解法對制造業(yè)碳排放的影響因素進行分解，并在對我國1995-2007年相關數(shù)據(jù)分析的基礎上，采用脫鉤指數(shù)法得出影響因素呈現(xiàn)的階段性特點較明顯[9]。

綜上，學者們的研究一方面梳理了城鎮(zhèn)化進程中影響碳排放的主要因素，另一方面也對如何在城鎮(zhèn)化進程中降低碳排放進行探討。但是，他們的研究往往過于宏觀，很少深入分析影響因素的地區(qū)差異。本文著眼于安徽省各地市城鎮(zhèn)化進程中的碳排放問題，采用理論研究與實證分析相結合的方法，對城鎮(zhèn)化發(fā)展進程中影響碳排放的主要因素進行研究，并提出了相應的對策和措施。

2 變量、數(shù)據(jù)和模型

2.1 理論基礎：環(huán)境的庫茲涅茨曲線

人均收入與環(huán)境質量間的倒“U”型關系稱為環(huán)境庫茲涅茨曲線(EKC)，如圖1所示。起初收入增加會惡化環(huán)境質量，但當收入水平持續(xù)上升并到達拐點后，收入的增加反而改善了環(huán)境質量。2010年世界發(fā)展報告對收入與人均二氧化碳排放量之間的關系進行了預算和估計，顯示碳排放量隨收入的增長而增加。林伯強、蔣竺均指出，中國二氧化碳還處于倒“U”曲線的左側，且離拐點還有一定距離[10]。

圖1 環(huán)境庫茲涅茲曲線

2.2 指標選取

2.2.1 變量選取

日本學者Yoichi Kaya提出了Kaya恒等式，將碳排放量分解為四個因素：溫室氣體排放量、能源強度、人均GDP和人口[11]。林伯強等對Kaya恒等式作了適當修正，選取溫室氣體排放量、能源強度、人均GDP以及城鎮(zhèn)化水平作為研究碳排放的影響因素[3]。楊曉軍等在二氧化碳排放指標選取方面，為確保獲得更加穩(wěn)健的研究結論，選取了現(xiàn)有研究中關于二氧化碳排放的3個指標，分別為總量指標(CO2排放總量)、人均排放指標(人均CO2排放量)、排放強度指標(單位GDP的CO2排放量)[4]。徐軍委認為，影響我國碳排放的主要因素有人口數(shù)量、GDP、能源消費總量、能源結構、經(jīng)濟結構、城鎮(zhèn)化水平、工業(yè)化水平、能源強度、技術進步、能源價格、交通工具數(shù)量、林業(yè)和生態(tài)保護建設等[12]。

本文在參考以上學者指標選取方法并結合其他文獻研究的基礎上，選取人口數(shù)、人均GDP、能源強度、城鎮(zhèn)化水平和交通工具數(shù)等因素作為自變量，二氧化碳排放量作為被解釋變量，結合安徽省統(tǒng)計年鑒以及相關統(tǒng)計公報，利用2009-2014年的安徽省地級市面板數(shù)據(jù)，分析安徽省城鎮(zhèn)化過程中各主要因素對碳排放的影響。

2.2.2 數(shù)據(jù)來源與理論分析

目前各種統(tǒng)計年鑒沒有二氧化碳排放的直接數(shù)據(jù)，只能通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)中主要能源的消費數(shù)據(jù)測算得出。

對于能源標準煤折算系數(shù)一般采用《中國能源統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)。而對每種能源的碳排放系數(shù)，不同研究機構的研究條件和數(shù)據(jù)估算有所不同，導致碳排放系數(shù)不統(tǒng)一，如表1所示。

表1 各種能源的碳排放系數(shù) 噸碳/噸標煤

注：資料來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

由于統(tǒng)計年鑒中存在“能源消耗總量(萬噸標準煤)”指標，因此碳排放還可以用“能源消耗總量與該種能源的碳排放系數(shù)乘積”計算。日本能源經(jīng)濟研究所的推薦值為0.68(噸/噸標煤)，美國能源部能源信息署的參考值為0.69(噸/噸標煤)等，我國常用的碳排放系數(shù)主要是國家發(fā)改委能源研究所公布的0.67(噸/噸標煤)。根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，采用第二種計算方法，用0.67作標準。

本部分數(shù)據(jù)來源于《安徽省統(tǒng)計年鑒》(2010-2015)及各個地市統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報。由于原地級巢湖市在2012年一分為三，根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性和有效性，按照巢湖市原來各個地區(qū)GDP的比重重新計算了16個地級市2009-2011年的碳排放量。

人口數(shù)對CO2排放量具有增量效應，隨著人口增加，排放的二氧化碳也在增多。一般而言，城鎮(zhèn)居民人均能源消費量大約是農(nóng)村居民的3.5～4.0倍[13],可見人口大量流入城市，對城市CO2排放的影響是非常明顯的。為了使數(shù)據(jù)更有針對性，本文選取的人口數(shù)為地區(qū)常住人口。

人均GDP反映了一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平，一定程度上能夠體現(xiàn)該地區(qū)的能源使用和消費特征。安徽省目前經(jīng)濟發(fā)展迅速，人均GDP不斷提高，就如環(huán)境庫茲涅茨曲線所展示的那樣，安徽省的能源需求也在迅速增加，二氧化碳等溫室氣體不斷增多，給環(huán)境造成壓力。

能源強度用單位GDP能耗表示，它反映了能源的利用效率以及技術的變化。能源的利用效率越高，相對于單位能源消耗而言，能源消費所產(chǎn)生的二氧化碳也就越少。城鎮(zhèn)化水平采用城鎮(zhèn)人口占該地區(qū)總人口的比重來衡量，城鎮(zhèn)化率的高低可以簡單代表城市發(fā)展水平。

交通因素對碳排放的影響主要體現(xiàn)在交通工具的使用上，現(xiàn)有的交通工具大多使用化石能源，例如汽油、柴油、煤油等，汽車排放尾氣造成二氧化碳排放增長。本文選擇的指標為民用車輛擁有量。

2.3 模型設定

利用Stirpat模型分析人口、財產(chǎn)、技術對環(huán)境的影響，是目前研究碳排放問題的一個常用且較為公認的方法，公式：I=αPηAδIωe,其中，α為模型的系數(shù)，η、δ、ω為各自變量指數(shù)，e為誤差。

基于環(huán)境庫茲涅茨曲線理論和Stirpat模型，在碳排放總量與人口數(shù)、能源強度、人均GDP和城鎮(zhèn)化之間建立協(xié)整方程，探求各因素與CO2排放之間的長期均衡關系:

Qit=f(Pit,Eit,Git,Uit,Vit)

(i=1,2,3，…;t=2009,2010,…,T)

其中，Qit為CO2排放量，是i市t期碳排放量，單位為噸，為安徽省地級市平均自發(fā)碳排量的排放水平；Pit代表人口數(shù)；Eit代表能源強度；Git代表人均GDP，單位為元；Uit代表城鎮(zhèn)化水平，單位為%；Vit代表交通工具數(shù)，單位為輛。

在實證研究中，為秀出量綱，對變量取自然對數(shù)，具體模型如下：

lnQit=αit+β1lnPit+β2lnEit+β3lnGit

+β4lnUit+β5lnVit+ε

其中，α是常數(shù)項，表示安徽省地級市的碳排放量的差異性，β1表示各自變量的估計系數(shù)，ε代表隨機誤差項。

2.4 模型的篩選與檢驗

首先，對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，檢驗結果顯示強平衡，這表明在樣本中，每個地區(qū)有相同的年度觀察值(2009-2014年)，數(shù)據(jù)是平行數(shù)據(jù)，因此可以進行面板數(shù)據(jù)回歸分析。

其次，需要通過檢驗面板數(shù)據(jù)，選擇合適的面板數(shù)據(jù)模型。

采用F統(tǒng)計量檢驗固定效應模型時，F(xiàn)統(tǒng)計量為30.72，對應的P值為0，表明固定效應模型相當顯著，優(yōu)于混合OLS模型。采用LM法檢驗隨機效應時，得到的P值為0.0727，表明隨機效應不顯著，混合OLS模型優(yōu)于隨機效應模型。Hausman檢驗結果表明，固定效應模型優(yōu)于隨機效應模型。

綜上分析可知，F(xiàn)值檢驗與Hausman檢驗結果表明，安徽省16個地級市面板模型宜采用固定效應模型。

3 實證分析

3.1 安徽CO2排放量與城鎮(zhèn)化發(fā)展現(xiàn)狀分析

近年來，安徽省牢牢抓住了中部崛起戰(zhàn)略、長江經(jīng)濟帶、皖江城市帶等發(fā)展的歷史性機遇，強化政策落實，加大改革創(chuàng)新和“調轉促”力度，經(jīng)濟運行持續(xù)穩(wěn)中向好，其工業(yè)化和城鎮(zhèn)化加快發(fā)展。2014年末，安徽省人均GDP是2009年的2.09倍，城鎮(zhèn)化率提高了7.05個百分點。

第二產(chǎn)業(yè)在安徽省經(jīng)濟的快速發(fā)展中成為主要推動力。2014年，第二產(chǎn)業(yè)占GDP的60.42%，而第三產(chǎn)業(yè)遠落后于第二產(chǎn)業(yè)，僅為GDP的34.14%，但第二產(chǎn)業(yè)的CO2排放量遠高于第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)。目前，安徽擁有兩淮煤礦、銅陵有色、馬鞍山鋼鐵等大型重工業(yè)企業(yè)集團，在工業(yè)化進程中，重工業(yè)化程度加深和工業(yè)生產(chǎn)技術落后，導致大量的碳排放。

隨著經(jīng)濟的發(fā)展，能源消費也在增加。安徽省碳排放量由2009年的21883.91萬噸增長到2014年的29547.11萬噸，年均增長率達到7%。城鎮(zhèn)化率也由2009年42.1%上升為2014年49.15%。2009-2014年，安徽省CO2排放量和城鎮(zhèn)化水平大體上均呈現(xiàn)遞增的趨勢，可以看出，二氧化碳排放同經(jīng)濟增長、城鎮(zhèn)化水平的關系密不可分，這也和環(huán)境庫茲涅茲曲線一致。2014年，安徽省CO2排放量較2013年略有下降，這可能與2014年制定并實施《安徽省商品煤質量管理實施辦法》，加大能源結構調整，促進節(jié)能減排，打造生態(tài)強省等措施有關(圖2)。

圖2 安徽省2009-2014年CO2排放量與城鎮(zhèn)化率

3.2 碳排放回歸估計

在分析安徽省CO2排放量與城鎮(zhèn)化發(fā)展現(xiàn)狀的基礎上，利用安徽省2009-2014年地級市面板數(shù)據(jù)，研究城市化發(fā)展過程中影響碳排放量的主要因素，采用計量分析軟件Stata12.0進行分析，估計結果如表2所示。

表2 面板數(shù)據(jù)模型估計結果

從回歸結果看，模型的擬合優(yōu)度R2=0.8005。針對模型中所有非常數(shù)執(zhí)行聯(lián)合檢驗得到的F統(tǒng)計量以及相應的P值分別為60.18和0.0000，回歸模型擬合良好，模型中人口數(shù)、能源強度、城鎮(zhèn)化水平、交通工具數(shù)等變量在1%的顯著性水平下均通過協(xié)整關系檢驗，人均GDP在10%的顯著性水平下也通過了協(xié)整檢驗，各變量存在長期的均衡關系。

回歸模型估計結果為：

lnQ=9.1915+0.8308lnP-0.4581lnE

+0.1307lnG+1.3953lnU-0.3402lnV

回歸方程中，對碳排放影響最大的是城鎮(zhèn)化水平和人口數(shù)，它們每變動1%，影響碳排放量同方向變動1.3953%和0.8303%。另外，對碳排放量的影響大小依次為能源強度和交通工具數(shù)，它們每正向變動1%，影響碳排放量反方向變動0.4581%、0.3402%。人均GDP對碳排放量的影響較其他變量小，每變動1%，帶動碳排放量同向變動0.1307%。

本文研究結論與其他相關文獻結論大致相似。人口數(shù)越多，生產(chǎn)生活用能越多，碳排放量越多；能源強度越小，能源利用效率越高，碳排放越少，因此，應注重能源的利用效率，發(fā)展清潔能源、可再生能源、新型能源；人均收入水平的提高在體現(xiàn)安徽省經(jīng)濟快速發(fā)展的同時又不可避免地帶來更多CO2的排放，在經(jīng)濟發(fā)展的同時控制好CO2的排放至關重要；城鎮(zhèn)化發(fā)展水平對CO2排放也有比較顯著的影響，隨著城鎮(zhèn)化水平的提高，CO2排放量不斷增加，因此，在安徽省城鎮(zhèn)化繼續(xù)加快發(fā)展的同時，應該更加注重城鎮(zhèn)化質量的提高，積極采取低碳減排措施；模型估計結果的交通因素對碳排放的影響與理論分析結果不一致，這可能是因為多變量回歸，導致多重共線性，因此將交通工具數(shù)進行單獨回歸，結果如表3所示。結果表明，交通工具數(shù)的回歸系數(shù)為0.3152，即交通工具數(shù)每增加1%，碳排放增加0.3152%。因此，大力發(fā)展城市公共交通，既便利市民出行，又有利于避免碳排放的過度增加。

表3 交通工具數(shù)對碳排放的回歸結果估計

4 結論與建議

上述分析說明二氧化碳排放同人口數(shù)、能源強度、人均GDP、城鎮(zhèn)化水平、交通工具數(shù)有長期的穩(wěn)定關系。其中人口數(shù)、人均GDP、城鎮(zhèn)化水平、交通工具數(shù)與CO2排放水平呈顯著的正相關，能源強度與二氧化碳排放呈負相關。

針對以上結論，并結合安徽省各市經(jīng)濟發(fā)展水平以及提高城鎮(zhèn)化發(fā)展質量的目標要求，提出以下低碳減排建議：

第一，堅持低碳發(fā)展戰(zhàn)略。安徽省正處于城鎮(zhèn)化快速發(fā)展階段，應該按照十八屆五中全會的要求，走好低碳城鎮(zhèn)化發(fā)展道路。

第二，加快產(chǎn)業(yè)結構調整。在經(jīng)濟發(fā)展的同時，產(chǎn)業(yè)結構轉型升級對抑制CO2排放量也是十分必要的，要積極貫徹落實安徽省“4105”行動計劃，推動低碳產(chǎn)業(yè)發(fā)展，減少或限制高碳產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加快“調轉促”。鼓勵發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，大力發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。

第三，提高能源利用效率。要想降低城市的單位GDP能耗，緩解安徽省目前以煤炭為主的能源結構帶來的高碳壓力，就必須要提高能源使用效率，發(fā)揮技術創(chuàng)新的驅動力作用，大力發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟，加大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)項目的扶持力度，如新能源、新材料、物聯(lián)網(wǎng)、生物技術等。

第四，建立碳排放交易制度。設立完善的碳排放核算標準，建立碳排放檢測和認證制度，建立碳排放賬戶管理體系，積極開展碳排放的有關試點。

第五，在生態(tài)文明理念引領下走好綠色發(fā)展之路。堅持綠色發(fā)展是“十三五”五大發(fā)展理念之一，要不斷加強生態(tài)保護與建設，促進節(jié)能減排和污染防治，改善生態(tài)環(huán)境總體質量。

目前，安徽省正處于碳排量不斷增長階段，有效控制碳排放量刻不容緩。從碳排量的各影響因素入手，根據(jù)安徽省碳排放的實際情況，制定低碳發(fā)展各項措施，可以合理提高低碳水平，促進安徽省城鎮(zhèn)化質量不斷提高。

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(責任編輯：周博)

10.3969/j.issn.1673-2006.2016.06.004

2016-03-25

李敏(1991-)，女，安徽池州人，在讀碩士研究生，主要研究方向：國民經(jīng)濟學。

F206

A

1673-2006(2016)06-0011-05